Currículo

Tópicos em Robótica Inteligente 04943

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

No final da UC, o estudante deverá ser capaz de: OA1: Entender os conceitos fundamentais de robótica inteligente e as suas principais aplicações em sistemas autónomos. OA2: Implementar algoritmos de navegação para robôs em ambientes simulados, utilizando o Robot Operating System (ROS). OA3: Estudar métodos de percepção e interpretação sensorial que possibilitem a criação de representações precisas do ambiente, bem como o desenvolvimento de técnicas para localização de robôs móveis e aplicação de métodos SLAM. OA4: Treinar modelos de aprendizagem profunda em robôs para tarefas como reconhecimento de objetos e tomada de decisão, e melhorar a precisão e adaptação de robôs em tarefas de navegação em tempo real. OA5: Investigar métodos de interação homem-robô, com foco na comunicação intuitiva e na colaboração em ambientes partilhados. OA6: Projetar e testar um sistema robótico com integração de diferentes tipos de sensores para realizar tarefas autónomas de mapeamento e localização.

Programa

CP1: Fundamentos de Robótica Inteligente, definição, conceitos básicos e aplicações; Principais componentes de um sistema robótico inteligente e tipos de robôs autónomos; Tecnologias emergentes em robótica e inteligência artificial. CP2: Introdução ao ROS; Navegação em ambientes simulados; Implementação prática de algoritmos de navegação utilizando simulações. CP3: Percepção e Interpretação Sensorial em Robótica; Tipos de sensores utilizados; Métodos de aquisição e processamento de dados sensoriais; Introdução ao SLAM. CP4: Aprendizagem supervisionada, evolutiva, por reforço e aprendizagem profunda para robótica. Aplicações para reconhecimento de objetos, navegação e tomada de decisões autónomas. CP5: Interação Homem-Robô e Colaboração: Fundamentos, interfaces de comunicação, feedback e controle. Métodos de comunicação intuitiva; Robôs colaborativos (cobots). CP6: Projeto e Teste de Sistemas Robóticos Integrados

Método de Avaliação

A avaliação desta UC segue o modelo de avaliação ao longo do semestre, privilegiando-se o acompanhamento regular do progresso dos estudantes, bem como o desenvolvimento de um projeto final que consolida os conhecimentos e competências adquiridos. Possuí a seguinte composição - 4 Desafios Semanais (40%): Ao longo do semestre, serão propostos desafios semanais baseados em mini-projetos, a submeter na plataforma de e-learning, que visam avaliar a compreensão e a aplicação dos tópicos abordados. Cada desafio será corrigido com feedback formativo, permitindo ao estudante melhorar continuamente a sua compreensão dos conteúdos. A média final de todos os desafios semanais terá de ser igual ou superior a 9,5 valores. Caso contrário, o estudante será considerado reprovado nesta componente. Os desafios semanais poderão ser realizados individualmente ou em grupos. - Projeto Final (60%): O projeto final, realizado em grupos, consiste no desenvolvimento de um sistema robótico integrado. Os estudantes deverão conceber e implementar uma solução coerente, preparar um relatório técnico que descreva a abordagem, as metodologias utilizadas, os resultados obtidos e as dificuldades encontradas, e realizar uma apresentação oral (online) do trabalho, justificando as opções adotadas e discutindo melhorias potenciais. O projeto final tem uma nota mínima de 9,5 valores. Em conformidade com o RGACC, o estudante pode optar pela avaliação por exame (na 1ª época, 2ª época ou época especial). Nesta modalidade, o projeto final passa a valer 100% da nota, substituindo os desafios semanais. O projeto deverá seguir as mesmas diretrizes, incluindo relatório técnico e apresentação oral, aplicando-se igualmente a nota mínima de 9,5 valores para aprovação. Para aprovação na UC, o estudante deverá obter uma nota final mínima de 10 valores, considerando a ponderação dos desafios semanais (40%) e do projeto final (60%). Caso não obtenha aprovação, será considerado reprovado. A presença nas sessões síncronas não é obrigatória. Para além do RGACC, o estudante deve consultar o Regulamento de Estudantes com Estatuto Especial (REEE) e o Código de Conduta Académica (CCA).

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• "1. Thrun, S., Burgard, W.,, Fox, D. (2005). Probabilistic robotics. Cambridge, Mass.: MIT Press. ISBN: 0262201623 9780262201629 2. Chernova, S., & Thomaz, A. L. (2014). Robot learning from human teachers. Springer. 3. Craig, 1955. (1986). Introduction to robotics : mechanics & control / John J. Craig.. Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub. Co.,. ISBN: 0201103265: . .

Secundária

Disciplinas de Execução